Classifie automatiquement les IRM cérébrales en moins de 5 secondes avec une précision de plus de 96%.
Seulement 45 radiologues par million d'habitants en moyenne mondiale. Les pays riches concentrent 33% des radiologues pour 16% de la population.
Taux d'erreur rétrospectif de ~30% en radiologie. Seulement 55% des IRM atteignent un consensus complet entre observateurs pour les gliomes.
Selon l'OMS, 2/3 de la population mondiale n'a pas accès à l'imagerie diagnostique. Le délai de diagnostic peut atteindre plusieurs semaines.
Le médecin se connecte à la plateforme avec ses identifiants.
Upload de l'image IRM du patient au format JPEG ou PNG.
ResNet50 classifie l'image en 4 catégories avec un score de confiance.
Le médecin consulte la classification, les probabilités et l'historique.
Pas de tumeur, gliome, méningiome, tumeur hypophysaire — avec score de confiance par catégorie.
Ré-entraînez le modèle directement depuis l'interface avec vos propres données IRM. Suivi epoch par epoch.
Précision, recall, F1-score par classe. Historique complet de toutes les prédictions et sessions d'entraînement.
Système de comptes avec gestion des rôles. Chaque médecin accède uniquement à ses analyses.
Application web Flask déployable en local ou sur le cloud. Compatible avec n'importe quel navigateur.
ResNet50 atteint 96.5% de précision pour la classification des tumeurs cérébrales (études publiées PMC).